工業(yè)和信息化部裝備工業(yè)司原司長(zhǎng)張相木:
沒(méi)有強(qiáng)大的制造實(shí)體,智能化只是空中閣樓
智能制造概念由來(lái)已久。近10年來(lái),隨著新一代信息技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用,逐漸形成了新一代信息技術(shù)條件下的智能制造概念。近幾年,隨著新一代人工智能技術(shù)的群體突破及與先進(jìn)制造技術(shù)的滲透和融合,出現(xiàn)了基于新一代人工智能的智能制造概念。當(dāng)前,智能制造的定義有近20種。定義越多,越說(shuō)明對(duì)智能制造的表述還沒(méi)有達(dá)成共識(shí),沒(méi)有國(guó)際公認(rèn)的智能制造定義。因?yàn)椋悄苤圃斓陌l(fā)展方興未艾,就像朝陽(yáng)一樣,正冉冉升起。但是,智能制造的基本內(nèi)涵和本質(zhì)特征還是可以認(rèn)知的。
智能制造的核心要義是裝備的智能化、生產(chǎn)的自動(dòng)化,以及信息流和物質(zhì)流合一,價(jià)值鏈同步。對(duì)于信息流和物質(zhì)流合一,首先要實(shí)現(xiàn)數(shù)字化,構(gòu)建一個(gè)虛擬的數(shù)字系統(tǒng),然后再考慮虛實(shí)合一?,F(xiàn)在大量的工作還是在數(shù)字化過(guò)程當(dāng)中,價(jià)值鏈同步指的是創(chuàng)造價(jià)值的所有活動(dòng)都能夠相互協(xié)調(diào),步調(diào)一致,這樣就能使整個(gè)系統(tǒng)集成起來(lái),這樣的制造系統(tǒng)具有自主性。
智能制造的特征首先是互聯(lián),沒(méi)有互聯(lián)就沒(méi)有智能制造,但不光是要互聯(lián),還要互通?!巴ā钡氖切畔⒒蛘哒f(shuō)是數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的自動(dòng)和有序流動(dòng),是實(shí)現(xiàn)虛實(shí)合一的關(guān)鍵。有了數(shù)據(jù)的流動(dòng),工業(yè)生產(chǎn)和服務(wù)的要素才能夠集成起來(lái),才能夠?qū)崿F(xiàn)價(jià)值鏈同步。這樣一種生產(chǎn)過(guò)程形成以后,我們的制造和原來(lái)的制造就完全不一樣了,生產(chǎn)方式就會(huì)發(fā)生變革。
智能制造根本的宗旨是生產(chǎn)效率更高、產(chǎn)品質(zhì)量更優(yōu)、生產(chǎn)成本更低、資源消耗更少、環(huán)境污染更小、市場(chǎng)響應(yīng)更快,最終目標(biāo)是要從根本上解決傳統(tǒng)制造的突出問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)高效、優(yōu)質(zhì)、低耗、清潔、靈活和定制化生產(chǎn),轉(zhuǎn)型智能制造,不是為智能制造而智能制造,而是為了更好地制造。
智能制造的基石是精益生產(chǎn)。目前,國(guó)內(nèi)有相當(dāng)一部分企業(yè)在這方面還存在非常大的差距,但要轉(zhuǎn)型智能制造必須要推行精益生產(chǎn),這是企業(yè)必須經(jīng)歷的一個(gè)變革過(guò)程,不懂精益生產(chǎn),做智能制造等于在沙灘上建大廈。智能制造的本質(zhì)是制造而非智能,智能只是實(shí)現(xiàn)智能制造的手段,沒(méi)有強(qiáng)大的制造實(shí)體,數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化只是空中樓閣。因此,要始終保持對(duì)制造的敬畏之心。
同濟(jì)大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師陳明:智能制造人才培養(yǎng)有很大提升空間
圍繞智能制造人才的培養(yǎng),重點(diǎn)要從兩個(gè)方面進(jìn)行考慮:
第一,智能制造的人才需求。全球制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的要素有很多,其中排在第一的就是人才,而我們國(guó)家在智能制造人才培養(yǎng)方面還有很大的上升空間。根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇的咨詢(xún)報(bào)告,可以看到同樣一個(gè)工作崗位,對(duì)崗位的能力要求可能也會(huì)發(fā)生變化。比如,處理復(fù)雜事物的能力要求提高了,按照系統(tǒng)解決方案來(lái)解決問(wèn)題的能力要求提高了,這些都是我們從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化走向智能化時(shí)代,對(duì)人才需求會(huì)出現(xiàn)的變化。通過(guò)分析未來(lái)人才的需求模型,我們可以發(fā)現(xiàn),學(xué)科交叉現(xiàn)象比較突出,智能制造既需要專(zhuān)業(yè)性的人才,也需要跨學(xué)科的人才。而且,隨著智能制造的深入開(kāi)展,新的跨學(xué)科人才需求可能也會(huì)越來(lái)越大。還有一個(gè)就是系統(tǒng)級(jí)人才,在推進(jìn)智能制造時(shí),既需要看得見(jiàn)的硬件,也需要看不見(jiàn)的軟件?,F(xiàn)在的軟件都需要系統(tǒng)集成,需要系統(tǒng)架構(gòu)師。所以,智能制造更需要有系統(tǒng)的架構(gòu)師和系統(tǒng)的工程師。
第二,智能制造人才怎么培養(yǎng)。一是要培養(yǎng)能力。以前高校培養(yǎng)的是學(xué)術(shù)性人才,但是現(xiàn)在我們是培養(yǎng)工程師。所以,首先要明確這個(gè)崗位需要什么樣的能力,然后再倒過(guò)來(lái)構(gòu)建我們的能力體系。二是要以什么樣的模式進(jìn)行培養(yǎng)。為什么高校培養(yǎng)出來(lái)的人才到生產(chǎn)實(shí)踐可能仍有一些需要改進(jìn)的問(wèn)題?說(shuō)明我們的培養(yǎng)方式不夠,所以我們提出一個(gè)學(xué)習(xí)工廠(chǎng)的模式。學(xué)習(xí)工廠(chǎng)和生產(chǎn)工廠(chǎng)最大的差別就是生產(chǎn)工廠(chǎng)是以生產(chǎn)和盈利為目的,而學(xué)習(xí)工廠(chǎng)是以學(xué)習(xí)為目的,它可以停頓下來(lái),為你的學(xué)習(xí)服務(wù)。同時(shí),學(xué)習(xí)工廠(chǎng)必須要有兩個(gè)功能:一是培養(yǎng)學(xué)生的基本能力,二是培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力。
忽米網(wǎng)高級(jí)副總裁兼CTO陳虎:人工智能應(yīng)用要因地制宜
目前,人工智能在工業(yè)里面的發(fā)展存在以下問(wèn)題:數(shù)據(jù)量匱乏且維度不齊全、模型泛化、企業(yè)缺乏信任等。那么,人工智能該如何與工業(yè)融合,如何為工業(yè)賦能?
第一,認(rèn)知人工智能中的算法。人工智能算法大致分為AI算法和大數(shù)據(jù)算法。在將人工智能運(yùn)用到工業(yè)實(shí)踐的時(shí)候,應(yīng)分場(chǎng)景進(jìn)行,不要一概而論,要進(jìn)行詳細(xì)考證,什么場(chǎng)景用什么樣的人工智能算法。具體而言,就是要先確定解決什么問(wèn)題,然后,在此基礎(chǔ)上建立模型、學(xué)習(xí)模型、檢驗(yàn)?zāi)P?,最后回歸模型。
第二,認(rèn)知工業(yè)企業(yè)的痛點(diǎn)。工業(yè)企業(yè)要追求“良率提升+成本降低+產(chǎn)能提升”,在傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)中,成本占比最重的是人工成本。然而,要降低人工成本,不是靠企業(yè)的軟件,而是靠裝備制造商,需要裝備制造商做自動(dòng)化的改造。另外,企業(yè)的成本還來(lái)自良率的低下。良率就是合格率,良率低下會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)過(guò)程資源的浪費(fèi),這個(gè)浪費(fèi)是最嚴(yán)重的。因此,工業(yè)企業(yè)改革的重點(diǎn)應(yīng)該放在如何提升良率上。
第三,認(rèn)知AI在場(chǎng)景的應(yīng)用實(shí)踐。事實(shí)上,很多企業(yè)引入人工智能時(shí)都容易忽略一個(gè)問(wèn)題,那就是數(shù)據(jù)源是否準(zhǔn)確。方法再好但數(shù)據(jù)源不準(zhǔn)確,也分析不出什么東西。因此,數(shù)據(jù)源必須準(zhǔn)確。只有數(shù)據(jù)源準(zhǔn)確后,才能使整個(gè)企業(yè)鏈從市場(chǎng)需求到研發(fā)設(shè)計(jì),從采購(gòu)庫(kù)存到制造、檢驗(yàn)、交付、售后,人工智能都能對(duì)其“畫(huà)像”,并做市場(chǎng)分析。比如,在研發(fā)產(chǎn)品的時(shí)候,就能和產(chǎn)品售后服務(wù)緊密結(jié)合,通過(guò)追溯產(chǎn)品在客戶(hù)那里的使用情況,來(lái)知曉設(shè)計(jì)是否出現(xiàn)問(wèn)題;在采購(gòu)庫(kù)存方面,由于工廠(chǎng)里采購(gòu)的原材料比較多,掌握準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)后,就明白應(yīng)該先買(mǎi)哪一種材料,什么時(shí)候買(mǎi),才不會(huì)浪費(fèi)重復(fù)的物流;在制造環(huán)節(jié),質(zhì)量的控制和設(shè)備的健康預(yù)測(cè)等,正確的數(shù)據(jù)源都能對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行追溯,分析產(chǎn)品工藝是否存在問(wèn)題。
基于以上,人工智能確實(shí)很厲害,不過(guò)也應(yīng)該實(shí)事求是地考慮企業(yè)自身的需要,到底能為企業(yè)解決什么問(wèn)題,并結(jié)合企業(yè)實(shí)際,因地制宜地進(jìn)行選擇。
北京東方國(guó)信科技股份有限公司副總裁馮丙強(qiáng):
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型
如今是互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代,更準(zhǔn)確地說(shuō)是數(shù)字化經(jīng)濟(jì)時(shí)代,發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為我們國(guó)家實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要支撐。
在工業(yè)時(shí)代,資本和技術(shù)是我們整個(gè)資源的關(guān)注點(diǎn)。但在數(shù)字化時(shí)代,數(shù)據(jù)是我們重要的生產(chǎn)要素,也是整個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)。因?yàn)?,生產(chǎn)的基礎(chǔ)要素發(fā)生了變化,企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)也會(huì)發(fā)生很大變化。工業(yè)時(shí)代講究的是競(jìng)爭(zhēng),基礎(chǔ)就是博弈,最后是“零和”效應(yīng)?;ヂ?lián)網(wǎng)的出現(xiàn),使得整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游之間、利益體之間的邊界越來(lái)越模糊,企業(yè)之間不再是一種博弈的關(guān)系。只有產(chǎn)業(yè)聚集、協(xié)同、共享,才能有更好的盈利。從競(jìng)爭(zhēng)理論上來(lái)說(shuō),已經(jīng)從早期的競(jìng)爭(zhēng)走向利他和共生,就是“雙贏”。
不管是智能制造,還是信息化和工業(yè)化的融合,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)始終是整個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑,它下連數(shù)據(jù)、上連應(yīng)用,真正實(shí)現(xiàn)了兩化融合。此外,還通過(guò)外部連接實(shí)現(xiàn)上下游之間的連接。智能制造的內(nèi)容從體系建設(shè)上主要分為四個(gè)階段:第一個(gè)階段,采集數(shù)據(jù),自動(dòng)化改造;第二個(gè)階段,建設(shè)數(shù)字化車(chē)間;第三個(gè)階段,建設(shè)智能工廠(chǎng);第四個(gè)階段,實(shí)現(xiàn)智能制造和工業(yè)互聯(lián)。當(dāng)智能制造建設(shè)進(jìn)行到某一階段時(shí),比如從自動(dòng)化設(shè)備改造到數(shù)字化車(chē)間或智能工廠(chǎng)時(shí),實(shí)際上對(duì)內(nèi)是智能,對(duì)外是互聯(lián)。而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的三個(gè)連接,是實(shí)現(xiàn)智能工廠(chǎng)的重要手段?,F(xiàn)在許多企業(yè)在做信息化的過(guò)程中,實(shí)現(xiàn)了分層分?jǐn)?shù)據(jù),但在作決策時(shí)需要綜合數(shù)據(jù),要實(shí)現(xiàn)跨層級(jí)的數(shù)據(jù)匯聚。所以,在這個(gè)基礎(chǔ)上,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)不僅實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的匯聚,還通過(guò)數(shù)據(jù)整體的匯聚產(chǎn)生了新的應(yīng)用、新的模式、新的分析,而不僅僅是停留在數(shù)據(jù)層面上。這意味著我們通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)一體化平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了多系統(tǒng)的一體化。
[本組觀點(diǎn)摘編自“2020中國(guó)‘智能制造萬(wàn)里行(重慶)產(chǎn)業(yè)發(fā)展峰會(huì)”嘉賓演講]